在这个AI智能化时代，每一比特的数据都蕴含着改变世界的潜能。
瓴羊「数据荟」数据Meet Up城市行系列活动为汇聚数据同行者，搭建开放交流的平台。在这里，看见业内先进数据产品研究、分享成功企业经验，探索数据与企业应用的交融与创新，解锁数据未来的无限可能。
首站于11月22日在阿里巴巴全球总部杭州西溪园区C区举行，数据同行者共襄盛会，共同探讨BI与AI的融合之道。
随着人工智能技术的飞速发展，AI在数据分析和商业智能领域的应用已成为不可逆的趋势。11月22日，瓴羊「数据荟」数据Meet Up城市行首期活动在杭州阿里巴巴西溪园区成功举办，本期活动以“AI与BI的碰撞”为主题，汇聚数据技术专家与企业合作伙伴，共同探讨AI与BI融合的技术趋势与应用实践方法。
AI+BI融合创新，引领智能化与大模型的技术实践
活动现场，来自阿里巴巴、认养一头牛、老板电器、雅戈尔、贝因美等企业技术与算法专家，共同交流最新BI趋势和技术实践。
瓴羊高级技术专家刘少伟，在现场介绍了BI行业的三大智能化趋势：“云计算与ABI平台越发紧密”、“ABI平台与其他领域碰撞融合”、“敏捷BI向智能BI转型”。作为全球最具权威性的IT研究和咨询公司，Gartner打造的魔力象限报告，以“领导者、远见者、挑战者、利基者”为四大维度，在全球范围内遴选BI领域的佼佼者。
Quick BI是基于阿里巴巴大数据团队深耕10年孵化的数据分析产品，能够提供智能化数据分析及可视化能力，无需繁琐代码编写，简单拖拽即可轻松实现业务数据快速分析。凭借智能化和开放性方面的优势，Quick BI连续5年入选GartnerABI魔力象限，也是国内唯一一款进入Gartner ABI 魔力象限的产品。
图：瓴羊高级技术专家刘少伟在现场分享
瓴羊高级技术专家王璟尧围绕智能小Q的案例实践，展示了大模型与BI的融合探索成果。王璟尧指出，智能小Q具有“智能搭建、智能问数、智能洞察”三大功能亮点，其中，智能搭建可帮助用户一键生成美观报表，并支持用户通过语言指令进行修改与操作；智能问数支持多场景自然语言问答，可在聊天场景下，帮助用户了解销售趋势、占比等数据；数据洞察可帮助用户分析和解释数据现象，为行动决策提供辅助。智能小Q最大的优势在于拥有基于BI基础的自研大模型能力，可以通过AI中间层，连接起大模型与BI系统，将大模型原本不认识的BI语言与操作，通过中间层有机地衔接起来，使自然语言与BI功能得以顺畅串联。目前，这一面向AI的流程设计已在智能问数、智能搭建、一键美化、数据洞察实践中得到应用。
图：瓴羊高级技术专家王璟尧在现场分享
瓴羊资深算法专家王中要详细解读了基于BI引擎的NL2SQL算法实践。王中要指出，优秀的数据助手需满足企业级、易使用、可交互、多场景等标准，而企业级问数离不开BI引擎、LLM与企业私域三位一体进行有机、原生的结合。当前，NL2SQL算法主要面临的技术难点在于：需要结构化的正确和需要处理模糊的能力，以及需要对上下文信息进行补充。对此，Quick BI一方面定义了可识别的抽象SQL语言，基于标准SQL语言进行抽象函数、高级计算、时间算子与LOD函数四大维度拓展，降低了生成错误率，提升了可交互性。另一方面，Quick BI还基于通义千问底座，通过数据代码与Quick BI工具应用两大专科技能的增强，进一步实现了数据分析领域大模型的优化。
图：瓴羊资深算法专家王中要在现场分享
瓴羊高级解决方案专家吴铁民围绕从BI到资产的角度，分享了瓴羊AI Agent在企业的创新应用。吴铁民指出，AI Agent成为大模型应用的主流形态，如今正处于从Copilot时代快速跑入Agent时代的关键阶段。Agent 本质是 AI+工作流，也是AI进入企业垂直领域的方式。当前，企业在落地AI Agent面临五个方面的挑战：数据隐私和安全性、系统集成和技术复杂度、定制化和适应性、信任和可解释性、成本和回报率。从阿里巴巴最佳实践，到服务千行百业的过程中，瓴羊产品坚持企业需要和智能数据架构续激活数据价值。
面对AI Agent落地挑战，Quick BI通过对成熟权限体系的融合，以及对专属数据服务的定制，改善了安全性与适应性难题，为企业提供高效、可持续的智能化解决方案。通过Dataphin，企业能够构建向量数据库，实现全域数据资产的一键式向量化，从而为数据分析人员提供更加定制化、专属化的数据服务。
图：瓴羊高级解决方案专家吴铁民在现场分享
AI+BI深入业务场景，驱动产业数智化创新
在“AI+BI”的融合发展的大背景下，Quick BI与许多客户企业、生态伙伴，沉淀了一批有益的实践成果，为产品迭代与创新积蓄了动能。
活动现场，前子不语首席架构师、数织科技CTO王星哲，围绕企业的跨境电商场景案例，分享了AI+BI在跨境电商中的数字化经验。王星哲指出，传统制造业使用亚马逊电商的数字化进程中面临的挑战，主要集中于选品“选不出”、供应链“管不好”与广告“投不准”，这三者都源于数据“看不清”，即缺乏全面看清数据的平台或能力。在建构大数据平台架构与技术架构时，子不语采用Quick BI作为BI呈现的工具，深入商品企划、计划管理、供应链改进等智能化场景。
图：前子不语首席架构师、数织科技CTO王星哲在现场分享
王星哲提到，跨境电商的物流链条较长，库存管理和补货计划往往存在不确定性。在应用BI工具前，企业主要依赖运营人员的经验制定计划，经常出现超量备货的情况，导致库存成本居高不下。对此，企业将“AI+BI”应用于销量预测场景，产出可以预测爆款、畅销、滞销商品的模型，给予运营采购计划的指引。为了应对退货率高的难题，数织科技采集了亚马逊等平台数据，结合通义千问等商业模型，通过自研大模型、开源大模型部署训练，提取尺码、颜色、工艺等问题，形成标签库，并基于标签库通过Quick BI便捷高效的进行数据分析，为供应链各个环节的优化提供了参考。
瓴羊作为阿里巴巴旗下全资子公司，专注于推动数据要素服务的智能化变革。作为瓴羊旗下的智能数据建设与管理产品，Dataphin能够为企业提供全域数据集成、可视建模、规范定义、数据资产治理及运营等能力，一站式构建标准统一、质量可靠、安全稳定、消费便捷的数据体系。此外，作为瓴羊旗下的全场景数据消费式的BI平台，Quick BI能够提供自助式数据可视化、数据大屏、低代码数据集成等数据分析服务，一站式满足企业的大数据分析场景。
随着AI技术的进一步突破，BI系统将不仅限于企业内部数据分析，还将通过数据流通和共享，构建跨行业、跨企业的协同智能生态。作为DaaS领域的先锋，瓴羊将持续通过创新引领行业变革，助力企业在数智化浪潮中释放增长潜能。
